Geum.ru

Технология извлечения знаний из нейронных сетей: апробация, проектирование ПО, использование в психо...

Реферат - Компьютеры, программирование

Другие рефераты по предмету Компьютеры, программирование

правиам вида MofN.Если же хотя бы один входной сигнал у нейрона непрерывен, то применимо нижеследующее:

  1. Если нелинейная функция гладкая (например, сигмоидная), то строится зависимость вида Y= F(X1,..,Xn).
  2. Если нелинейная функция пороговая, то выход дискретен и для каждого его дискретного значения можно определить условия, налагаемые на взвешенную сумму входных сигналов как IF A<(W1X1+W2X2+…+WnXn)<B THEN Y=Yi, где A,B некоторые константы, Wj вес синапса, на который поступает j-й сигнал. Неравенства могут быть нестрогими, а ограничения односторонними. Если при некоторых комбинациях значений дискретных входов никакое изменение значений непрерывных входов не будет переводить выход в другое дискретное состояние, то для таких комбинаций строим условные правила из п.1 без учета значений непрерывных входов.
  3. Если функция кусочно-линейна, то кусочно-постоянные участки будут описываться условными правилами (п.3), а кусочно-линейные функциональными (п.2).

Видно, что требования пользователя к виду извлекаемых правил приводят к необходимости выполнения той или иной модификации нелинейной функции нейрона. Задаваемое ограничение на число сущностей (входных сигналов нейрона), учитываемых в левой части правила, приводит к необходимости проведения операции равномерного упрощения сети по входам нейронов, и.т.д.

В случае, когда упрощение нейросети не выполнено или все же оставило некоторые избыточные элементы, возможно огрубление извлеченных из сети правил с одновременным сокращением их числа по сравнению с исходным числом правил. Критерием возможности проведения огрубления выступает точность решения задачи набором правил если точность при огрублении не опускается ниже требуемой пользователем точности, то огрубление можно производить. Вот варианты огрубляющих операций:

  1. В случае использования сигмоидной нелинейной функции можно даже при непрерывнозначных входных сигналах нейрона перейти к описанию активации нейрона в терминах высокой (+1 или иное значение в зависимости от конкретной нелинейной функции) или низкой (-1 или иное значение) активации. Для этого взвешенная сумма входных сигналов нейрона W1X1+W2X2+…+WnXn сравнивается со значением неоднородного входа нейрона W0 и при превышении значения активация нейрона считается положительной, а иначе отрицательной. Т.е. формируется единственное правило вида IF (W1X1+ …+WnXn)>W0 THEN Y=Yвысокая ELSE Y=Yнизкая.
  2. В случае сигмоидной функции возможно исследование вида функции распределения выходного сигнала нейрона и при многомодальном распределении возможен переход к квантованию величин активации по центрам кластеров [61,62]. Для k выделенных кластеров активации с центрами кластеров в точках Ui и k-1 граничными значениями активации Zij между кластерами i и j формируется правило в виде цепочки
    IF (W1X1+ …+WnXn)<Z12 THEN Y=U1 ELSE IF (W1X1+ …+WnXn)<Z23 THEN Y=U2 ELSE … ELSE IF (W1X1+ …+WnXn)<Zk-2,k-1 THEN Y=Uk-1 ELSE Y=Uk.
  3. При многомодальном распределении значений величин активации нейрона с сигмоидной, пороговой или кусочно-линейной функцией возможна проверка различных гипотез касательно статистических характеристик величин входных и промежуточных сигналов нейронной сети при различных делениях обучающей выборки на фрагменты. Это делает возможным замену некоторого числа продукционных правил на более простые правила.

В качестве начальной нелинейной функции нейрона может быть рассмотрена любая функция, имеющая непрерывную первую производную. Каждой конкретной функции сопоставляется набор ее негладких аппроксимаций в зависимости от последующих требований семантики. Так, гауссова функция может быть в дальнейшем интерпретируема как нечеткая функция принадлежности и аппроксимируема прямоугольной, трапецеидальной или треугольной негладкой функцией. Соответственно этому меняются описывающие нейрон правила и схемы огрубления.

Здесь можно сделать следующие выводы:

  1. Существует номенклатура видов извлекаемых из сети элементарных правил.
  2. Каждому виду извлекаемых правил можно сопоставить некоторый набор операций по упрощению сети, если из исходной сети этот вид элементарных правил не извлекается.
  3. Набор извлеченных элементарных правил далее можно преобразовать в меньшее число более гибких и высокоуровневых правил, поэтому не следует стремиться к первоначальному извлечению высокоуровневых правил, тем более что сопоставленные с последними упрощающие операции либо будут полностью соответствовать упрощающим операциям для получения заданного вида элементарных правил, либо их будет трудно ввести.

 

4.4. Приемы повышения вербализуемости нейронной сети

 

Под вербализуемостью сети и извлеченного из нее набора правил понимается понятность этих правил пользователю, если все заданные критерии к виду правил уже удовлетворены на этапе извлечения правил.

Вербализацию можно проводить на основе визуального графического представления структуры сети и/или текстуального представления набора правил, путем последовательного построения симптом-синдромной структуры возникающих новых понятий предметной области [22,23,48,58]. Входные сигналы сети являются входными симптомами, выходные сигналы нейронов первого слоя синдромами первого уровня и одновременно симптомами для нейронов второго слоя, генерирующих синдромы второ